大家都知道SD是一个基于Python的应用。但运行起来需要好多的依赖。即使作为程序员出身的我也有很多不知道是干什么用的。今天我就挨个儿去罗列了一下。以备存。大家有需要的也可以看一下哦
GitPython: 允许使用Python轻松处理Git存储库，实现对Git命令的封装，方便进行版本控制和代码管理。Pillow: Python图像库（PIL）的一个友好分支，提供了丰富的图像处理功能，如打开、操作、保存各种格式的图像文件。accelerate: 用于加速深度学习模型训练和推理的库，支持多GPU和分布式计算，简化模型加速和部署。basicsr: 基础图像超分辨率的实现库，提供了一些常用的图像超分辨率模型和工具。blendmodes: 用于图像混合模式的库，支持Photoshop风格的混合模式（如multiply、screen、overlay等）。clean-fid: 用于评估生成模型质量的库，通过计算Frechet Inception Distance (FID)来衡量图像生成质量。einops: 提供了一种直观的方式来进行张量（tensor）操作和重塑（reshape），简化了复杂的张量变换。fastapi一个现代的、快速的（高性能）Web框架，用于构建API，具有简洁的语法和自动生成文档的功能。gfpgan: 用于面部修复和增强的GAN模型，能够自动修复低质量和模糊的人脸图像。gradio 快速构建机器学习模型的Web界面，使得模型展示和交互变得简单直观。inflection: 提供了将单词进行单复数转换、驼峰命名法与下划线命名法转换等功能的库。jsonmerge: 用于合并多个JSON对象的库，按照指定的策略合并不同来源的JSON数据。kornia: 基于PyTorch的计算机视觉库，提供了丰富的图像处理和变换功能。lark: 用于解析和转换文本的库，支持LALR(1)解析器和多种语法定义方式。numpy: 数值计算库，提供了高效的数组和矩阵操作，广泛应用于科学计算和数据分析领域。omegaconf: 强大的配置管理库，支持分层配置、动态类型和配置继承，适合管理复杂项目的配置。open-clip-torch: OpenAI CLIP模型的PyTorch实现，用于图像和文本的对比学习和特征提取。piexif: 用于操作EXIF数据的库，支持从图像中读取和写入EXIF元数据。psutil: 提供了跨平台的系统和进程管理功能，能够获取系统运行状态和进程信息。pytorch_lightning: 一个轻量级的PyTorch封装库，简化了深度学习模型的训练和部署流程。realesrgan: 基于GAN的图像超分辨率增强模型，能够提升低分辨率图像的清晰度和细节。requests: 简洁易用的HTTP库，用于发送HTTP请求和处理响应，广泛用于网络编程和API交互。resize-right: 提供高质量的图像缩放功能，支持各种插值算法和抗锯齿处理。safetensors: 用于安全地存储和加载PyTorch张量数据，确保数据完整性和安全性。scikit-image>: 基于SciPy构建的图像处理库，提供了丰富的图像处理算法和工具。timm: PyTorch图像模型库，包含了大量预训练模型和模型架构，方便进行图像分类和特征提取。tomesd: 提供了离散时间和连续时间上的ODE和SDE求解器，用于科学计算和建模。torch: PyTorch深度学习框架，提供了灵活的张量计算和自动求导功能，广泛用于机器学习和深度学习研究。torchdiffeq: 用于求解微分方程的库，集成了PyTorch，支持各种ODE和SDE求解器。torchsde: 提供了在PyTorch中处理随机微分方程（SDE）的工具和求解器。transformers: Hugging Face的Transformers库，提供了各种预训练的Transformer模型，用于自然语言处理和生成任务。32.torchvision: PyTorch的一个图像处理库，包含了常用的数据集、模型架构以及图像处理转换工具，广泛用于计算机视觉任务。
33.aiohttp: 基于异步I/O的HTTP客户端和服务器框架，支持异步请求处理，适合构建高性能网络应用。
34.pyyaml: 用于解析和生成YAML格式文件的库，简化了配置文件的读写操作。
35scipy: 科学计算库，基于NumPy构建，提供了大量的数学、科学和工程计算功能。
tqdm: 一个快速、可扩展的Python进度条库，用于在长时间运行的循环或过程中的进度显示。
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